\chapter{Conclusion sur l'état de l'art}
La discipline concernant la reconnaissance d'objets dans un nuage de points est assez nouvelle grâce aux améliorations apporté aux capteurs et aux puissances de calculs. En effet, obtenir un capteur permettant d'obtenir une image tridimensionnelle est devenue assez simple financièrement parlant notamment grâce à l'arrivée des capteurs Kinect de Microsoft. De plus, il est maintenant aisé d'embarquer une puissance de calcul considérable (processeur double cœur par exemple) dans un robot pour faire de la reconnaissance dynamique à partir d'un robot. De cette manière, de plus en plus de personnes ou organisation s'intéresse à ce genre de problème.
\section{Bilan sur la détection de plans}
Comme on peut le voir, la détection de plans possède plusieurs approches et est étudié depuis longtemps. En effet, depuis de nombreuses années ces méthodes ont été développées, notamment pour la segmentation d'image de bâtiment.\\
Cette partie de la problématique possède aussi de nombreuses ressources car elle est relativement facile à traiter. En effet, les plans sont mathématiquement simples à décrire. De plus, de part le contexte étudié, il est assez simple d'anticiper leurs positions. Par exemple le sol se trouvera forcément en bas de l'image (d'autant plus que la dernière partie ne contiendra pas de plans inclinés).\\
\section{Bilan sur la reconnaissance d'objets}
Contrairement à la reconnaissance de plans, les objets à étudier peuvent être géométriquement plus complexe (caméra de surveillance ou chaise par exemple). Par conséquent, les algorithmes à mettre en place seront plus compliqués et demanderont des ajustements plus longs.\\
Comme on peut le voir, plusieurs méthodes existent déjà. Cependant, la primeur de cette matière ne permet pas d'avoir beaucoup de recul et de diversité sur les sujets/objets étudiés. On notera particulièrement que les algorithmes "statiques" ne sont pas très répandus. En effet, des méthodes "dynamiques" à partir d'intelligence artificielle voit le jour et peuvent donc représenter une alternative intéressante (elles seront étudiées par un autre étudiant).